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机器学习基础培训
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课程介绍
课程目录
讲师介绍
0. 软件安装
1. 机器学习简介
2-1. 线性回归算法
2-2. 双金属吸附能
2-3. 多元线性回归
2-4. 预测熔点
2-5. 预测-真实值图
2-6. 二次回归模型
3-1. 欠拟合与过拟合
3-2. 留出法
3-3. 交叉验证法.
3-4. 自助法
3-5. 无关数据
4-1. 决策树分类
4-2. 有机小分子分类
4-3. 概率
4-4. 贝叶斯分类
4-5. 准确率
4-6. k近邻分类
4-7. MOF分类（k近邻）
4-8. 支持向量机分类
4-9. MOF分类（支持向量机）
4-10. P-R曲线
4-11. ROC曲线
5-1. 文献数据导入
5-2. 偏最小二乘原理
5-3. 预测d带中心（偏最小二乘）
5-4. 高斯过程回归
5-5. 数据关联性
6-1. 支持向量机回归
6-2. 神经网络
7-1. matminer库
7-2. 高通量筛选
7-2-1. 特征化缓慢的解决办法
7-3. MP数据库的使用
8-1. 预测体积模量
8-2. 决策回归树
8-3. 交叉验证预测
8-4. 查看误差分布
9-1. 特征重要性
9-2. 随机森林
9-3. 极端树
9-4. AdaBoost
9-5. 梯度提升
9-6. 超参数搜索
10-1. 库伦矩阵
10-2. XGBoost
10-3. 预测钙钛矿形成能
10-4. 主成分分析
11. 聚类算法
12. 机器学习前沿
课程目录
0. 软件安装
1. 机器学习简介
2-1. 线性回归算法
2-2. 双金属吸附能
2-3. 多元线性回归
2-4. 预测熔点
2-5. 预测-真实值图
2-6. 二次回归模型
3-1. 欠拟合与过拟合
3-2. 留出法
3-3. 交叉验证法.
3-4. 自助法
3-5. 无关数据
4-1. 决策树分类
4-2. 有机小分子分类
4-3. 概率
4-4. 贝叶斯分类
4-5. 准确率
4-6. k近邻分类
4-7. MOF分类（k近邻）
4-8. 支持向量机分类
4-9. MOF分类（支持向量机）
4-10. P-R曲线
4-11. ROC曲线
5-1. 文献数据导入
5-2. 偏最小二乘原理
5-3. 预测d带中心（偏最小二乘）
5-4. 高斯过程回归
5-5. 数据关联性
6-1. 支持向量机回归
6-2. 神经网络
7-1. matminer库
7-2. 高通量筛选
7-2-1. 特征化缓慢的解决办法
7-3. MP数据库的使用
8-1. 预测体积模量
8-2. 决策回归树
8-3. 交叉验证预测
8-4. 查看误差分布
9-1. 特征重要性
9-2. 随机森林
9-3. 极端树
9-4. AdaBoost
9-5. 梯度提升
9-6. 超参数搜索
10-1. 库伦矩阵
10-2. XGBoost
10-3. 预测钙钛矿形成能
10-4. 主成分分析
11. 聚类算法
12. 机器学习前沿
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